多模态模型的Token消耗，为什么更难预估？
多模态模型处理图片、视频、音频时，Token计算方式和纯文本不同，通常需要把视觉或音频信息拆成多个小块，再换算成Token。一次多模态请求的消耗量，往往比普通文本对话高出不少。再加上多模态任务通常需要多次尝试、多轮调整，Token消耗会迅速累积。如果用户同时使用多个平台，余额分散在不同账户里，就更难判断哪个模型真正“省Token”。
所以在购买Token前，先理清消耗逻辑和余额管理方式，比单纯囤积额度更重要。
买Token前，先确认这三件事
- 余额是否透明：每次调用有没有清晰的扣费记录？会不会有隐藏损耗？
- 接口是否统一：不同模型是否需要配置不同的Base URL？接入文档是否易懂？
- 模型切换是否灵活：同一套API Key能否直接切换多模态模型，减少重复配置？